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Angriffserkennung in Echtzeit

20.02.2018

Anomalien in Netzwerkdaten können auf potenzielle Angriffe hinweisen. Data Scientisten der BTC AG haben mit der sogenannten „Unusual State Detection“ ein Machine-Learning-Verfahren zur Detektion von Anomalien in beliebigen Sensordaten entwickelt. Damit sind sie in der Lage, neuartige unbekannte Angriffsmuster in Echtzeit zu erkennen. In einer Pilotanwendung wurde nun eine Karte aller Netzwerk-Anomalien erstellt.

Ein Bericht von Christian Hinrichs und Marco Haibach, BTC DIGITAL – Data Analytics BTC AG in der kes - die Zeitschrift für Informationssicherheit (Ausgabe Februar)

 

 

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Juliane Burk
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